机器学习知识体系
作为一名初学者,我也是刚刚接触人工智能和机器学习,希望能够和大家共同学习。接触一个领域的第一步是尽快的了解全貌并且搭建出相应的知识体系。大致提纲如下(后续不断补充)。
作为一名初学者,我也是刚刚接触人工智能和机器学习,希望能够和大家共同学习。接触一个领域的第一步是尽快的了解全貌并且搭建出相应的知识体系。大致提纲如下(后续不断补充)。
本文介绍了NIST在对抗性机器学习中的分类和术语,分析了攻击阶段、目的和对抗措施,帮助提升AI系统的安全性和鲁棒性。
本篇是美团超大规模数据库集群保稳定系列的第三篇,重点介绍一下美团数据库的容灾体系建设实践。主要内容包括业务架构、数据库容灾平台能力建设、演练体系建设、以及这些建设取得的一些成果,最后也会分享一下容灾建设的未来思考。希望对大家能够有所帮助或者启发。
在工业环境中开发基于机器学习的解决方案包括四个阶段:数据管理、模型学习、模型验证和模型部署,而这些阶段没有严格的时间轴,在一定程度上存在并行和反馈循环。本节将讨论从业者在最后一个阶段中面临的常见问题和挑战,并讨论涉及到的其他问题。
近年来,机器学习无论是作为学术研究领域还是实际商业问题的解决方案,都受到了越来越多的关注。然而,就像其他领域一样,在学术环境中起作用的研究和实际系统的要求之间往往存在着显著差异,所以在生产系统中部署机器学习模型可能会带来许多问题。
本文介绍一篇剑桥大学2020年发表的研究综述,其调研了在各种用例、行业和应用中部署机器学习解决方案的公开报告,提取了与机器学习部署工作流阶段对应的实际考虑因素。对于从业者而言,了解在机器学习部署的各个阶段所面临的挑战是非常重要的,本文将对这方面进行主要阐述,最后介绍潜在的解决方案,共分为上、下两篇,本篇为上篇,希望各位能从中受益并引发更多思考。
美团图灵机器学习平台在长期的优化实践中,积累了一系列独特的优化方法。本文主要介绍了图灵机器学习平台在内存优化方面沉淀的优化技术,我们深入到源码层面,介绍了Spark算子的原理并提供了最佳实践。希望为读者带来一些思路上的启发。
网络空间测绘理论体系,指导网络空间测绘领域研究方向及技术进展,本文主要通过调研整理相对主流的网空测绘理论体系文献汇总而成。
前端测试的重点不是机械地去追求测试覆盖率,而是尽可能在成本和信心值中间找到一个平衡,应用一些好的实践去降低写测试的成本,提升写测试带来的回报,让大家对于项目质量越来越有信心。
本文重点阐述了美团配送技术团队在A/B评估体系构建过程中的一些思考和具体的实践,包括如何建立完备的指标体系、如何建立科学权威的评估方式等等。希望能够给大家一些启发和帮助。
机器学习的目的:更精准地替代经验以及更大面积复用人工。在这个文章中,要回答什么场景下该用机器学习,同时我们也需要回答一个更为本质的问题,什么是机器学习?
互联网应用在给用户带来便利的同时,也引入了新的风险。屡见报端的网络欺诈事件,已经给许多互联网用户带来了严重危害。本文将介绍几种基于机器学习的能够有效监管和防御网络欺诈的技术手段。